أكاديـمـيـا جلـــــوب

---

 استخدامات الأساليب الإحصائية في الاستنتاجات الصحيحة: 

الإحصائيات ليست مجرد أرقام وحقائق كما تعلمون. فبدلاً من ذلك هي مجموعة من المعرفة والإجراءات التي تتيح لك التعلم من البيانات بشكل موثوق. فتسمح لك الإحصائيات بتقييم المطالبات بناءً على الأدلة والكمية وتساعدك على التمييز بين الاستنتاجات المعقولة والمريبة. يعد هذا الجانب حيوي بشكل خاص هذه الأيام لأن البيانات وفيرة للغاية إلى جانب التفسيرات المقدمة من قبل أشخاص بدوافع غير معروفة.

يقدم الإحصائيون إرشادات مهمة في إنتاج تحليلات وتوقعات جديرة بالثقة. على طول الطريق، يمكن للإحصائيين مساعدة الباحثين على تجنب مجموعة متنوعة من الفخاخ التحليلية.

عندما يستخدم المحللون الإجراءات الإحصائية بشكل صحيح، فإنهم يميلون إلى تقديم نتائج دقيقة. في الواقع، تحسب التحليلات الإحصائية عدم اليقين والخطأ في النتائج. فيضمن الإحصائيون أن جميع جوانب الدراسة تتبع الأساليب المناسبة لإنتاج نتائج جديرة بالثقة. وتشمل هذه الطرق: إنتاج بيانات موثوقة، وتحليل البيانات بشكل مناسب، واستخلاص استنتاجات معقولة.

 المشاكل المحملة عند استخدام الأساليب الإحصائية في تحليل البيانات: 

يعد استخدام التحليلات الإحصائية لإنتاج نتائج لدراسة تتويجاً لعملية طويلة. فتتضمن هذه العملية بناء تصميم الدراسة، واختيار المتغيرات وقياسها. وابتكار أسلوب أخذ العينات وحجم العينة، وتنظيف البيانات، وتحديد منهجية التحليل من بين العديد من القضايا الأخرى. فالجودة الشاملة للنتائج تعتمد على سلسلة الأحداث بأكملها. وقد يؤدي ارتباط واحد ضعيف إلى نتائج غير موثوقة.

تقدم القائمة التالية لمحة بسيطة عن المشاكل المحتملة والأخطاء التحليلية التي يمكن أن تؤثر على الدراسة:

• العينات المتحيزة:

يمكن أن تحيز العينة المسحوبة بشكل غير صحيح الاستنتاجات من البداية. على سبيل المثال/ إذا كانت إحدى الدراسات تستخدم أشخاصاً، فقد تختلف الموضوعات عن غير الأشخاص بطريقة تؤثر على النتائج. مثل السكان والمعلمات والعينات في الإحصاء الاستدلالي.

• التعميم المفرط:

دائماً ما تكون الاستنتاجات الإحصائية محدودة، ويجب أن تفهم القيود. فقد لا تنطبق النتائج من مجموعة سكانية ما على مجموعة سكانية أخرى. لسوء الحظ، ليس من الواضح بالضرورة ما الذي يميز مجموعة سكانية عن أخرى.

• السببية:

كيف تحدد متى تسبب س تغييراً في ص؟؟ يحتاج الإحصائيون إلى معايير صارمة لافتراض العلاقة السببية بينما يقبل الآخرون العلاقات السببية بسهولة أكبر. ومع ذلك، ستحتاج إلى استخدام تصميم تجريبي يتضمن تخصيصاً عشوائياً للافتراض بثقة أن النتائج تمثل السببية. لذا عليك أن تتعرف على كيفية تحديد ما إذا كنت تراقب العلاقة السببية أو الارتباط!

• تحليل غير صحيح:

هل تقوم بتحليل منطقة دراسة متعددة المتغيرات بمتغير واحد فقط؟ أو باستخدام مجموعة غير مناسبة من المتغيرات؟ ربما تقوم بتقييم المتوسط ​​عندما يكون الوسيط أفضل؟ أو هل تناسب العلاقة الخطية مع البيانات غير الخطية؟ فيمكنك استخدام مجموعة كبيرة من الأدوات التحليلية، ولكن ليست جميعها مناسبة لحالة معينة.

• انتهاك افتراضات التحليل:

معظم التحليلات الإحصائية لها افتراضات. غالباً ما تتضمن هذه الافتراضات خصائص العينة والمتغيرات والبيانات والنموذج. فالإضافة إلى التعقيد، فيمكنك التنازل عن بعض الافتراضات في ظل ظروف محددة أحياناً بفضل نظرية الحد المركزية. فعندما تنتهك افتراضاً مهماً، فإنك تخاطر بإحداث نتائج مضللة.

• التنقيب في البيانات:

حتى عندما يقوم المحللون بكل شيء آخر بشكل صحيح، يمكنهم تقديم نتائج مهمة زائفة من خلال التحقيق في مجموعة بيانات لفترة طويلة جداً. فعندما يقوم المحللون بإجراء العديد من الاختبارات، سيكون بعضها ذو دلالة إحصائية بسبب أنماط الصدفة في البيانات. ويتتبع الإحصائيون عدد الاختبارات التي يتم إجراؤها أثناء الدراسة ويضعون النتائج في السياق المناسب.

فيجب أن تكون العديد من الاعتبارات صحيحة لإنتاج استنتاجات جديرة بالثقة. لسوء الحظ، هناك العديد من الطرق لإفساد التحليلات وتحقيق نتائج مضللة. فيمكن للإحصائيين توجيه الآخرين خلال هذا المستنقع!

 استخدم الأساليب الإحصائية لإحداث تأثير في مجالك: 

تُستخدم التحليلات الإحصائية في جميع المجالات تقريباً لفهم الكم الهائل من البيانات المتاحة. حتى إذا لم يكن مجال الإحصاء هو مجال دراستك الأساسي، فيمكن أن يساعدك في إحداث تأثير في المجال الذي تختاره. فهناك احتمالات كبيرة بأنك ستحتاج إلى معرفة عملية بالمنهجية الإحصائية لإنتاج نتائج جديدة في مجالك وفهم عمل الآخرين.

على العكس من ذلك، كإحصائي هناك طلب كبير على مهاراتك في مجموعة متنوعة من المجالات: كالجامعات، ومختبرات الأبحاث، والحكومة، والصناعة، وما إلى ذلك. علاوة على ذلك، غالباً ما تدفع الوظائف الإحصائية جيداً. فأفضل شيء في كونك إحصائياً هو أن تلعب في الفناء الخلفي لأي شخص آخر.

---

 الأكاذيب الملعونة والإحصاءات: استخدم المعرفة بالأساليب الإحصائية لحماية نفسك: 

أنا متأكد من أنك على دراية بالتعبير عن الأكاذيب والإحصاءات اللعينة، ولكن قد تجلها في بعض الأحيان أو تغفو عنها لذا دعونا نتعرف عليها.

يمكن للمحللين عديمي الضمير استخدام منهجية غير صحيحة لاستخلاص استنتاجات غير مبررة. ويمكن أن تصبح هذه القائمة الطويلة من المزالق العرضية بسرعة مصدراً للتقنيات لإنتاج تحليلات مضللة عن قصد. ولكن كيف يمكنك أن تعرف؟ فإذا لم تكن معتاداً على الإحصائيات، فقد يكون من الصعب اكتشاف هذه التلاعبات. لذا تعد المعرفة الإحصائية هي الحل لهذه المشكلة، فعليك أن تستخدمه لحماية نفسك من التلاعب والرد على المعلومات بذكاء.

ينتج العالم اليوم المزيد من البيانات والمزيد من التحليلات المصممة للتأثير عليك أكثر من أي وقت مضى. لذا هل أنت مستعد لها؟ فعليك أن تذكر أنه يتطلب استخدام الإحصاء في دراسة علمية الكثير من التخطيط.

 وظائف الأساليب الإحصائية (النطاق والأهمية): 

يتم إعطاء الوظائف التي يؤديها الإحصاء على النحو التالي:

• أولاً لتقديم الحقائق في شكل محدد:

يمكننا تمثيل الأشياء في شكلها الحقيقي بمساعدة الشخصيات. فبدون دراسة إحصائية، ستكون أفكارنا غامضة وغير محددة. ويجب تقديم الحقائق في شكل محدد. إذا تم تقديم النتائج بالأرقام، فإنها تكون أكثر إقناعاً مما لو تم التعبير عن النتائج على أساس الجودة.

إن العبارات التالية مثل/ هناك الكثير من البطالة في الهند أو أن السكان يتزايدون بمعدل أسرع ليست في شكل محدد. فيجب أن تكون البيانات في شكل محدد مثل/ عدد السكان في عام 2044 سيكون أكثر بنسبة 15% مقارنة بعام 1990.

• ثانياً الدقة في الحقائق:

يتم تقديم الإحصائيات في شكل محدد، لذا فهي تساعد أيضاً في تكثيف البيانات في أرقام مهمة. لذا فإن الأساليب الإحصائية تقدم معلومات مفيدة. بمعنى آخر، تساعد الإحصائيات في تبسيط البيانات المعقدة لجعلها مفهومة بشكل أكبر.

قد يتم تقديم البيانات في شكل رسم بياني أو من خلال متوسط ​​أو معاملات إلخ. على سبيل المثال/ لا يمكننا معرفة موضع السعر من الأسعار الفردية لكل السلع، ولكن يمكننا معرفة ذلك، إذا حصلنا على مؤشر المستوى العام للأسعار.

• ثالثاً المقارنات:

بعد تبسيط البيانات، يمكن ربطها ومقارنتها. فأفضل تمثيل للعلاقة بين المجموعتين بكميات رياضية معينة مثل المتوسط ​​أو المعاملات وما إلى ذلك المقارنة. فهي إحدى الوظائف الرئيسية للإحصاء حيث أن الأرقام المطلقة تنقل معنى أقل بكثير.

• رابعاً صياغة واختبار الفرضية:

تساعدنا هذه الأساليب الإحصائية في صياغة واختبار الفرضية أو النظرية الجديدة. فبمساعدة التقنيات الإحصائية، يمكننا معرفة تأثير فرض الضرائب على صادرات الشاي على استهلاك الشاي في البلدان الأخرى. فيمكن أن يكون المثال الآخر هو دراسة ما إذا كانت أزمة الائتمان فعالة في ضبط التضخم أم لا.

• خامساً التنبؤ:

لا يهتم الإحصاء بالوظائف المذكورة أعلاه فحسب، بل يتنبأ أيضاً بمسار العمل المستقبلي للظواهر. فيمكننا وضع سياسات مستقبلية على أساس التقديرات التي يتم إجراؤها بمساعدة الإحصاء. ويمكننا التنبؤ بالطلب على السلع في عام 2055 إذا عرفنا عدد السكان في عام 2004 على أساس معدل النمو السكاني في الماضي. وبالمثل، يمكن لرجل الأعمال استغلال وضع السوق بطريقة ناجحة إذا كان يعرف اتجاهات السوق. فتساعد الإحصاءات في تشكيل السياسات المستقبلية.

• سادساً صنع وتشكيل السياسات:

بمساعدة الإحصائيات، يمكننا صياغة السياسات. على سبيل المثال/ ما هي كمية المواد الغذائية المطلوب استيرادها في عام 2007؟ يعتمد ذلك على إنتاج الغذاء في عام 2007م والطلب على الغذاء في عام 2007م. فبدون معرفة هذه العوامل لا يمكننا تقدير كمية الواردات. فعلى أساس التوقعات، تشكل الحكومة السياسات المتعلقة بالحبوب الغذائية والإسكان وما إلى ذلك. ولكن إذا لم يكن التنبؤ صحيحاً، فسوف يتأثر الإعداد بأكمله.

• سابعاً يوسع المعرفة:

يلاحظ أن الإحصاء تمكن المرء من توسيع أفقه. لذلك عندما يمر الشخص بإجراءات إحصائية مختلفة، فإنه يوسع نمط معرفته. كما أنه يوسع تفكيره وقوته المنطقية، كما أنه يساعده على الوصول إلى نتيجة عقلانية.

• ثامناً لقياس عدم اليقين:

على الرغم أن المستقبل غير مؤكد، إلا أنه الإحصائيات تساعد السلطات المختلفة في كل ظاهرة العالم على إجراء التقدير الصحيح من خلال أخذ وتحليل البيانات المختلفة للجزء. لذلك يمكن تقليل عدم اليقين، نظراً لأنه يتعين علينا إجراء توقع. ويتعين علينا أيضاً إنشاء سلوكيات اتجاهية من الماضي، والتي نستخدم من أجلها تقنيات مثل الانحدار والاستيفاء وتحليل السلاسل الزمنية.

 

---

تعليقات